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一、什么是人工智能

通俗来讲，人工智能就是让机器能像人一样思考。其实，通过各种科幻电影，我们对人工智能已经有了一定的认知，像电影中那些具有自主意识、能和人类交流互动的智能机器人，就是人工智能的一种想象呈现。大家现在更感兴趣的往往是如何实现人工智能。

二、人工智能实现方法的发展历程

早期的“假智能”方法

从 1956 年夏季首次提出“人工智能”这一术语开始，科学家们就不断尝试各种方法来实现它。早期的方法包括专家系统、决策树、归纳逻辑、聚类等。然而，这些都被称为“假智能”。原因在于，我们人类能够清楚地了解它们内部的分析过程。以专家系统为例，它是将人类专家的知识和经验以规则的形式存储在计算机中，当遇到问题时，按照预设的规则进行推理和判断。这本质上只是一个大型且复杂的程序，缺乏真正的智能自主性。

人工神经网络带来的“真智能”

直到人工神经网络技术的出现，才让机器拥有了“真智能”。人工神经网络的内部就像一个黑盒子，如同人类的大脑一样，我们难以知晓它内部的分析过程。例如，在人脸识别和围棋对弈中，我们不清楚它是如何识别出人脸的，也不明白它是怎样打败围棋世界冠军的。我们只是为它构建了一个基本的架构，就像人类生育小孩一样，小孩脑子里的想法我们无法直接得知。这也正是人工智能令人感到可怕的地方，因为未来它有可能产生一些违背人类意愿的想法，比如认为人类不应该活在这个世界上，进而对人类造成威胁。为此，世界上已经成立了不少安全协会来防范人工智能可能带来的风险。

三、人工神经网络的灵感来源

人工神经网络是受到人类大脑结构的启发而创造出来的，这也是它能拥有真智能的根本原因。在我们的大脑中，有数十亿个称为神经元的细胞，它们相互连接形成了一个复杂的神经网络。神经元的树突接收来自外部的多个强度不同的刺激，并在神经元细胞体内进行处理，然后将其转化为一个输出结果。

四、人工神经网络的构造与工作原理

构造

人工神经网络模仿了人类大脑神经元的网络结构。在人工神经网络的构造图中，每一个圆代表着一个神经元，它们连接起来构成了一个网络。

工作原理

人工神经元也有与人类大脑神经元相似的工作原理。其中，x 是神经元的输入，相当于树突接收的多个外部刺激；w 是每个输入对应的权重，它影响着每个输入 x 的刺激强度。通过对输入和权重的综合处理，人工神经元会产生相应的输出。

五、深度神经网络与深度学习

大脑的结构越简单，智商就越低，单细胞生物就是智商较低的例子。人工神经网络也是如此，网络越复杂它就越强大，所以我们需要深度神经网络。这里的“深度”指的是层数多，层数越多，构造的神经网络就越复杂。

训练深度神经网络的过程就叫做深度学习。当网络构建好后，我们只需不断地将训练数据输入到神经网络中，它内部就会自动发生变化并进行学习。例如，我们想要训练一个深度神经网络来识别猫，只需要不停地将猫的图片输入到神经网络中。训练成功后，对于任意一张新的图片，它都能判断出里面是否有猫。但我们并不知道它的分析过程，就像教小孩子认识猫一样，我们给小孩看白猫、黑猫，告诉他这是猫，小孩最后能识别出花猫也是猫，但我们无法知道他脑子里的分析过程。

六、总结与展望

通过对本篇文章的学习，我们了解到通过人工神经网络可以实现真正的人工智能。下一小节将详细为大家讲解神经网络，进一步深入探索这一神奇的技术领域。